package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    @Override
    public Result queryShopById(Long id) {
        //缓存穿透
        //Shop shop = queryWithPassThrough(id);
        Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY,id, Shop.class,this::getById,CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);
        //缓存击穿-互斥锁解决方案
//        Shop shop = queryWithMetux(id);
//        Shop shop = cacheClient.queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        //缓存击穿-逻辑过期
//        Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);
//        Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);
        if(shop == null){
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        return Result.ok(shop);
    }

/*    public Shop queryWithMetux(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //首先查看是否在redis缓存中
        String stringJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //如果在缓存中，直接返回缓存中内容即可。
        if(StrUtil.isNotBlank(stringJson)){
            return JSONUtil.toBean(stringJson, Shop.class);
        }
        //添加缓存穿透解决方案，如果查询redis不为null，是我们缓存到redis的空值""，那么说明即将发生的缓存穿透。
        if(stringJson != null){
            //获得的redis缓存不为null，也不是真正的内容，说明是我们缓存到redis的空值""
            return null;
        }
        //实现缓存重构
        //1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        Shop shop = null;
        boolean lock = tryLock(lockKey);
        //2.判断否获取成功
        try {
            if(!lock){
                //3.失败，休眠一段时间之后再此尝试查询redis。
               Thread.sleep(50);
               return queryWithMetux(id);
            }
            //4.成功，则进行缓存重构.即查询数据库，将查到的数据放入redis的过程。
            shop = query().eq("id", id).one();
            Thread.sleep(200);
            //数据库中不存在，报错
            if(shop == null){
                //缓存和数据库中都不存在，则将这个key的值以空值""的形式存储到redis中，如果下次再查询相同key的数据，直接返回错误信息。
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            //数据库中存在，缓存到redis中并返回
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            //5.最后释放锁
            unlock(lockKey);
        }
        return shop;
    }
    //使用redis中的setnx方法设计锁。
    //获取锁
    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }
    //释放锁
    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
    //逻辑过期，需要我们人为的设置一个属性用来存放过期时间。可以在需要缓存的实体类中添加属性，但这会修改源码，不推荐。
    //创建新的实体类RedisData,里面包含类对象和时间属性

    //正常来说我们首先进行缓存预热
    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
        //1.查询店铺数据
        Shop shop = getById(id);
        Thread.sleep(50);
        //2.封装逻辑过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
        //3.写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    //线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String stringJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if(StrUtil.isBlank(stringJson)){
            // 3.不存在,由于我们提前进行了缓存预热，如果在缓存找不到，那么在数据库中也找不到，直接返回null即可
            return null;
        }
        //4.命中，需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(stringJson, RedisData.class);
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(),Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        //5.判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            //5.1 未过期，直接返回店铺信息
            return shop;
        }
        //5.2 过期，需要缓存重建
        //6.缓存重建
        //6.1 获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean lock = tryLock(lockKey);
        //6.2 判断是否获取锁成功
        if(lock) {
            //获取到锁之后要再次检测redis缓存是否过期，做DoubleCheck。如果存在则无需重建缓存。
            //上面操作是为了避免出现，当前线程刚完成缓存重建释放锁，另一个线程立刻获取到锁，又进行了缓存重建。
            shop = DoubleCheck(id);
            if(shop != null){
                //检测到未过期，说明有别的线程已经完成了缓存重建，直接返回即可。
                return shop;
            }
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                //6.3 获取成功的开启新线程来进行缓存重建,并释放锁
                try {
                    this.saveShop2Redis(id,20L);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        //6.4 除了新线程，其他所有线程都要返回过期的商品信息
        return shop;
    }
    //进行二次缓存检测
    public Shop DoubleCheck(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 从redis查询商铺缓存
        String stringJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(stringJson, RedisData.class);
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(),Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            return shop;
        }
        return null;
    }

    public Shop queryWithPassThrough(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //首先查看是否在redis缓存中
        String stringJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //如果在缓存中，直接返回缓存中内容即可。
        if(StrUtil.isNotBlank(stringJson)){
            Shop shop = JSONUtil.toBean(stringJson, Shop.class);
            return shop;
        }
        //添加缓存穿透解决方案，如果查询redis不为null，是我们缓存到redis的空值""，那么说明即将发生的缓存穿透。
        if(stringJson != null){
            //获得的redis缓存不为null，也不是真正的内容，说明是我们缓存到redis的空值""
            return null;
        }
        //如果不存在，查询数据库。
        Shop shop = query().eq("id", id).one();
        //数据库中不存在，报错
        if(shop == null){
            //缓存和数据库中都不存在，则将这个key的值以空值""的形式存储到redis中，如果下次再查询相同key的数据，直接返回错误信息。
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
        //数据库中存在，缓存到redis中并返回
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return shop;
    }*/

    @Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public Result updateShop(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if(id == null){
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        //1.更新数据库
        updateById(shop);
        //2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY+id);
        return Result.ok();
    }


    /**
     * 分页查询（并且提供查找附近店铺功能）
     * @param typeId
     * @param current
     * @param x
     * @param y
     **/
    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        //1.判断是否需要查询附近店铺
        if(x == null || y == null){
            //不需要坐标查询，按数据库查询
            // 根据类型分页查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            //返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }
        //2.计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        //3.查询附近店铺,按照距离排序、分页。结果：shopId,distance。
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo().search(key,
                GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                new Distance(5000),
                RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end));
        //4.解析出id
        if(results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if (list.size() <= from) {
            // 没有下一页了，结束
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        //4.1 截取from-end部分
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            //4.2获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            //4.3获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
        });
        //5.根据id查询Shop
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        if(idStr == null || idStr.isEmpty()){
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("order by field(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        return Result.ok(shops);
    }
}
